TeLoGraF：グラフ符号化フローマッチングによる時相論理プランニング

TeLoGraF: Temporal Logic Planning via Graph-encoded Flow Matching

May 1, 2025

著者: Yue Meng, Chuchu Fan

cs.AI

要旨

信号時相論理（STL）仕様を用いて複雑なタスクを解決する方法を学習することは、多くの実世界のアプリケーションにおいて重要です。しかし、これまでの研究のほとんどは、多様なSTLデータセットや下流タスクのための時相論理情報を効果的に抽出するエンコーダの不足により、固定またはパラメータ化されたSTL仕様のみを考慮してきました。本論文では、TeLoGraF（Temporal Logic Graph-encoded Flow）を提案します。これは、グラフニューラルネットワーク（GNN）エンコーダとフローマッチングを活用して、一般的なSTL仕様に対する解決策を学習するものです。我々は、4つの一般的に使用されるSTLテンプレートを特定し、合計200Kの仕様とそれに対応するデモンストレーションを収集しました。2D空間における単純な動的モデルから高次元の7DoF Franka PandaロボットアームやAnt四足歩行ロボットのナビゲーションまで、5つのシミュレーション環境で広範な実験を行いました。結果は、我々の方法がSTL満足率において他のベースラインを上回ることを示しています。古典的なSTL計画アルゴリズムと比較して、我々のアプローチは推論速度が10～100倍速く、任意のシステムダイナミクスで動作可能です。さらに、我々のグラフエンコーディング手法が複雑なSTLを解決する能力と、分布外STL仕様に対するロバスト性を示しています。コードはhttps://github.com/mengyuest/TeLoGraFで公開されています。

English

Learning to solve complex tasks with signal temporal logic (STL) specifications is crucial to many real-world applications. However, most previous works only consider fixed or parametrized STL specifications due to the lack of a diverse STL dataset and encoders to effectively extract temporal logic information for downstream tasks. In this paper, we propose TeLoGraF, Temporal Logic Graph-encoded Flow, which utilizes Graph Neural Networks (GNN) encoder and flow-matching to learn solutions for general STL specifications. We identify four commonly used STL templates and collect a total of 200K specifications with paired demonstrations. We conduct extensive experiments in five simulation environments ranging from simple dynamical models in the 2D space to high-dimensional 7DoF Franka Panda robot arm and Ant quadruped navigation. Results show that our method outperforms other baselines in the STL satisfaction rate. Compared to classical STL planning algorithms, our approach is 10-100X faster in inference and can work on any system dynamics. Besides, we show our graph-encoding method's capability to solve complex STLs and robustness to out-distribution STL specifications. Code is available at https://github.com/mengyuest/TeLoGraF